Что такое стоимость риска

Финансовые мультипликаторы, применяемые для оценки банков

При оценке нефинансовых компаний обычно используются всем известные показатели, такие как: чистая прибыль, оборачиваемость, EBITDA и ее отношения к долгу. Для финансовых организаций, таких как банки, многие из них утрачивают свое значение из-за специфики бизнеса.

В данной статье будут рассмотрены наиболее популярные показатели, применяемые в банковской отрасли, а также приведены примеры их оптимальных значений. В качестве примеров будут рассмотрены 5 крупнейших банков России.

ROE

ROA

Revenue или Gross income

NIM

LTD

CIR

COR

CET1

Return on equity или ROE — это отношение чистой прибыли к капиталу компании. Отображает отдачу на вложенные акционерами денежные средства. В странах с развитой экономикой нормальным показателем считается 10%. Для развивающихся стран рассматривается цифра 10-20% и более.

В качестве примера используем отчетность Сбербанка по МСФО за 2019 год. Возьмем чистую прибыль (845 млн рублей), а как капитал будем использовать строку «итого собственных средств, принадлежащих акционерам» (4478,3 млн рублей). Разделив первое на второе получим 18,8% — это один из лучших показателей в отрасли.

У конкурентов этот показатель составит:

Банк «Санкт-Петербург» 11,9%

Return on assets или ROA, характеризует отдачу от использования всех активов организации. Для банков 2-5% считается хорошим показателем. Однако, много зависит от структуры бизнеса. Бизнес модель Тинькофф предполагает отсутствие банковских отделений, поэтому этот показатель у них будет значительно выше.

Рассчитывается этот показатель похожим на ROE образом, но здесь мы чистую прибыль делим на активы. У Сбербанка этот показатель равен 3,05%

Для остальных рассматриваемых банков:

Банк «Санкт-Петербург» 1,34%

Revenue или Gross income

Revenue (выручка) или Gross income (так у банков называется сумма процентных и комиссионных доходов). Под процентными доходами обычно понимают полученные проценты по кредитам, долговым ценным бумагам и средствам в банках. А под комиссионными доходами непосредственно комиссию за обслуживание всех счетов, кредитов, транзакций и т.п. Соответственно, чем больше эта выручка, тем лучше.

NIM

Net interest margin или чистая процентная маржа, рассчитывается как «чистые процентные доходы» (процентные доходы + процентные расходы) деленные на «итого активы». Показатель, похожий на ROA, также отображает отдачу от использования всех активов организации, но в чистых процентных доходах. То есть в доходах от процентов по кредитам, долговым ценным бумагам и средствам в банках.

Для рассматриваемых банков составляет:

Банк «Санкт-Петербург» 3,4%

Loans to deposit – отношение выданных банком кредитов к депозитам. Данный показатель отображает основную структуру деятельности банка. Нормальным считается соотношение 0.8-1, в РФ 0.7-1. Если показатель меньше 0.7, это значит, что большинство привлеченных банком средств (депозиты), он тратит не на выдачу кредитов, а на вложения в ценные бумаги. Соответственно и уровень доверия к такому банку ниже. Однако для таких банков, как «Санкт-Петербург» это можно считать нормальным (если значение не слишком низкое), так как большинство заемщиков с низким уровнем риска уходят в большие банки, такие как Сбербанк и ВТБ, из-за чего меньшим банкам приходится больше вкладывать в ценные бумаги, которые по их оценкам, могут нести меньшие риски по сравнению с сомнительными заемщиками.

Банк «Санкт-Петербург» 0,72%

Cost to income ratio показывает операционные расходы, как процент от операционной прибыли (OPEX/Gross income). Банки всегда стремятся снизить этот показатель. По идее, он должен масштабироваться со временем. То есть, при росте операционных доходов, он должен в процентном соотношении становиться меньше. Это условие должно выполняться, так как операционные расходы у банка обычно фиксированные и не увеличиваются от количества новых кредитов. Соответственно, при увеличении выручки операционные расходы изменяются незначительно, из-за чего данное условие можно считать приемлемым. Если оно выполняется, это значит, что банк хорошо справляется со своими обязанностями.

В зависимости от специфики отчетности банка он может рассчитываться по-разному.

Сбербанк считает его как расходы на содержание персонала/операционные доходы. За 2019 год получается 0.38%.

Cost of risk (стоимость риска) — показатель, характеризующий степень риска, которую берет на себя банк выдавая кредиты. Чем ниже показатель, тем лучше. Рассчитывается как сумма созданных резервов под кредитные потери, деленная на размер кредитного портфеля. Также возможен и другой расчет, включающий не все резервы, а только те, которые создавались в конкретном году. Их можно найти в отчете о прибылях и убытках, строка после чистых процентных доходов.

Сами резервы под кредиты рассчитываются по внутренним методикам банка. Обычно берутся показатели дохода, наличия/отсутствия просрочки по кредитам, возраст заемщика и т.п. Также резервы могут увеличиваться в течении жизни кредита. Например, если был взят кредит и по нему регулярно выплачивались проценты, то резерв был одним. Потом заемщик просрочил уплату на 30, 30-90, 90-180 или 180-360 дней и резерв изменялся при прохождении каждой из этих границ. Такие сроки у банков могут быть разными.

Common Equity Tier 1 или достаточность базового капитала по Базель III. Показатель, который более интересен ЦБ, нежели обычным инвесторам. Однако, в случае со Сбербанком нас он тоже интересует, так как в дивидендной политике банка указано, что при его соблюдении на уровне 12.5% в дивиденды будет направляться 50% чистой прибыли по МСФО. В противном случае – меньше.

Рассчитывается достаточно сложно. Для этого нужно взять капитал первого уровня (уставной капитал + эмиссионный доход + нераспределенная прибыль – гудвил и/или нематериальные активы) и поделить на активы, взвешенные по риску. Это специально рассчитанные банком активы, которые обычно превышают стоимость активов в стандартном балансе.

Таким образом, мы рассмотрели все наиболее популярные показатели, используемые инвесторами при оценке банков, а также разобрали практические примеры их расчета и показали, где их можно найти в отчетности на примере Сбербанка.

В следующей статье мы разберем оценку структуры кредитного портфеля банка и расскажем, как частный инвестор может самостоятельно оценить надежность банка, не прибегая к расчетам и какие наиболее популярные интернет ресурсы для этого можно использовать.

Банки: Стоимость риска создаёт потенциал для интересной точки входа

Пандемия оказала существенное влияние на финансовые показатели банков. Это произошло на фоне снижения платежеспособности как юридических, так и физических лиц. Риски банков повысились в связи с неопределённостью, и мы хотели бы представить наш анализ важного для банков показателя: Cost of Risk.

Из этой статьи вы узнаете:

• Что такое Cost of Risk, и какие факторы на него влияют;
• Что произошло с Cost of Risk во время пандемии, и как это повлияло на акции банков;
• Какая динамика ждёт Cost of Risk, и как это отразится на Сбербанке, ВТБ и Тинькоффе.

Как измерять риск и что такое Cost of Risk?

Процентные доходы являются основным источником прибыли банков. Эти доходы приходят с риском, связанным с тем, что человек может не заплатить по кредиту.

Изначально риски по кредиту заложены в цену. Потом, если риски повышаются, банки обязаны создавать резервы под дополнительный риск.

Допустим, Сбербанк дал деньги в кредит Максиму Ивановичу, и изначально кредит отражался на балансе по цене 100 000, но затем Максим Иванович потерял работу. Вероятность невыплаты по кредиту увеличилась, допустим, на 5 п.п. Банк обязан создать резерв по этому кредиту на сумму 100 000 * 5% = 5 000. Это увеличит расходы от создания резерва банка.

Расходы на создание резервов учитываются в показателе Cost of Risk (CoR или Стоимость риска). Это показатель, который характеризует степень риска банка. Он определяется как расходы на создание резервов по кредитным портфелям, поделенные на размер кредитного портфеля.

Какие характерные особенности кредитного портфеля могут привести к росту Стоимости риска?

• Структура кредитного портфеля
• Повышенный рост кредитного портфеля
• Снижение платежеспособности на фоне макро-факторов

Структура кредитного портфеля

Мы с вами инвесторы. Поэтому знаем, что в обмен на повышенную доходность приходится принимать для себя повышенный уровень риска. Поэтому неудивительно, что банки с более доходными кредитными продуктами имеют более высокую Стоимость риска.

Дело в том, что больший риск — необязательно плохо для банка, если более высокая доходность с кредитного портфеля компенсирует потери из-за риска. Так, мы видим, что кредитный портфель Тинькофф — существенно более рискованный в 2018 и 2019 годах, однако чистая процентная маржа (показатель измеряющий прибыль с кредитных продуктов) у него тоже существенно выше.

Почему это происходит? Например, у Тинькоффа нет ипотечных продуктов. Ипотека — вид кредита с пониженной мерой риска (так как к нему идёт залог в виде дома), и доходность с него ниже для банка (особенно в условиях льготного ипотечного кредитования). Но у Тинькоффа большую долю кредитного портфеля занимают кредитные карты. По ним идут высокие процентные доходы (порядка 33% в 4 кв. 2020), однако и Стоимость риска высока (порядка 20% в 4 кв. 2020).

Повышенный рост кредитного портфеля

Ещё одним важным фактором, влияющим на Стоимость риска, является темп роста кредитного портфеля. Банк постоянно балансирует между выдачей новых кредитов и сохранением Стоимости риска на стабильном уровне. Чем большему количеству людей банк выдаёт кредит, тем меньше у него возможностей для скрупулёзной оценки кредитного качества заёмщика. Так, например, Тинькофф ожидает роста Стоимости риска в 2021 году до 7–8% относительно 5,7% в 4 кв. 2020 года. Банк указывает возобновление роста кредитного портфеля как одну из основных причин такой динамики.

Снижение платежеспособности на фоне макро-факторов

Макро-шоки могут негативно влиять на платёжеспособность населения. Так, во время пандемии уровень безработицы поднялся с 4,7% до 6,4%, а многие предприятия были вынуждены приостановить или прекратить работу из-за локдаунов. Это привело к существенному росту расходов на создание резервов, так как банки начали закладывать проблемы с выплатами у своих клиентов.

Это повлияло и на финансовые показатели банков. После роста последних лет чистые процентные доходы после создания резервов и чистая прибыль банков либо упали, либо существенно замедлили темп роста, как у Тинькоффа.

Мы думаем, что последствия пандемии будут долгоиграющими, и потому нельзя считать падение Стоимости риска второй половины 2020 года поддерживаемым. Так, например, 7 января был отменен мораторий на банкротства. Это может стать причиной роста Стоимости риска кредитных портфелей юридических лиц. Например, Стоимость риска юридических лиц Сбербанка уже увеличилась в 4 кв. 2020 с 1,4% до 2,4%. Возможно, банк закладывает окончание моратория в свои модели по возможным дефолтам и заранее создал резерв под будущие дефолты.

Мы считаем, что в нынешних условиях повышенной неопределённости относительно Стоимости риска в условиях COVID-19 банки могут просесть относительно текущих значений. Это произойдёт в случае роста Стоимости риска на фоне замедления восстановления экономики от COVID-19.

• Сбербанк сейчас торгуется вблизи своих справедливых значений. Акции компании могут быть интересны как долгосрочная инвестиция. В случае роста Стоимости риска акции могут просесть от текущих значений, что создаст более интересную точку для входа.
• ВТБ может представлять интересную дивидендную историю, однако неопределённость относительно пандемии делает инвестицию рискованной. С операционной точки зрения мы продолжаем предпочитать другие банки.
• Тинькофф представляет интересную возможность в качестве компании роста, однако сейчас торгуется по завышенным мультипликаторам на фоне переоценки компаний роста в начале 2021 года. Акции компании могут быть под ударом в связи с ростом процентных ставок.

Мы продолжим следить за ситуацией вокруг Стоимости риска российских банков. Наши подписчики смогут получить самую свежую аналитику банков.

Стоимость риска

Перед тем как инвестировать, следует изучить существующие подходы к измерению стоимости риска (Value at Risk) и альтернативы этого показателя.

Система управления рисками

В широком смысле, управление рисками при торговле на бирже – это поддержание в разумных пределах стоимости риска. Система управления рисками в крупных инвестиционных банках, вслед за JP Morgan Chase, построена на показателе Value at Risk (VaR). Недельный показатель VaR 100 млн долларов с доверительным интервалом 95% означает, что в любую неделю есть лишь пять процентов вероятности падения стоимости портфель больше чем на 100 млн $. Оценка вероятности убытка начинается с оценки суммы потерь при реализации отдельных рисков. Для этого по каждому компоненту портфеля строится карта денежных потоков. Далее все финансовые активы представляют в виде позиций по стандартизированным рыночным инструментам (для облигаций это ещё просто, а для конвертируемых ценных бумаг и производных бывает намного сложнее). Если применять стандартный метод вариаций, то алгоритм следующий. После того как установлены стандартизированные инструменты, по ним рассчитываются вариации и ковариации на основе исторических данных. С учётов весов стандартизированных инструментов в общем портфеле, вариации и ковариации инструментов, рассчитывается VaR портфеля. Проблема в том, что стоимость риска может преуменьшать фактические масштабы возможных потерь, если доходность отдельных инструментов далека от нормального распределения. Сила взаимосвязи между переменными может претерпевать изменения. Вариация и ковариация — тоже. (Если Вас интересуют термины, я имею в виду «гетероскедастичность»). В результате, при оценке рисковой стоимости не исключены ошибки, и довольно существенные. Множество ошибок заставило оценщиков риска, на определённом этапе, обратиться к поиску способа отойти от условностей коэффициентов корреляции. Если применять метод Монте-Карло, то вместо расчёта вариации-ковариации, задаётся множество вероятностных распределений, которые могут быть сколь угодно далеки от теоретического нормального. После этого проводится несколько тысяч симуляций с разными значениями факторов риска, на основе которых высчитывается более близкое к реальности значение стоимости риска.

Коэффициенты риска

Ваш личный риск-менеджмент не всегда может основываться на тех же формулах рисковой стоимости, что у крупного инвестбанка, поскольку у банка крупнее суммы под управлением и больше ресурса на проведение торговых симуляций. Помимо Value at Risk, нам известно, как минимум, шесть способов оценить этот показатель: 1. Первый способ — коэффициент Шарпа. Этим коэффициентом характеризуется поведение портфеля ценных бумаг. Для вычисления Шарпа мы получаем разницу между доходностью портфеля и безрисковой ставкой. Далее делим эту разницу на стандартное отклонение портфеля. 2. Второй способ — М-квадрат. Дополнительная доходность портфеля ценных бумаг над рыночным уровнем увеличивается, если войти в него с кредитным плечом. Разница к рынку становится больше на М-квадрат, тоже отдельный показатель. 3. Третий способ — Трейнора. Вычисляем модель распределения капитала (CAPM), в которой ожидаемая доходность равна сумме безрисковой ставки и умноженной на бету разнице между прибыльностью рынка и отдельной бумаги. Строим зависимость доходности от риска, известную как капитальная линия (CML). Соотношение дополнительного риска и доходности портфеля с плечом показывается наклоном CML, а субъективная оценка его риска по сравнению с рынком — бетой. Наклон CML с кредитным плечом измеряется системным бета-коэффициентом Трейнора. Для его вычисления нужно: 1) вычислить разницу между доходностью портфеля и безрисковой ставкой, 2) поделить полученную разность на бету портфеля. 4. Четвёртый способ не считать Value at Risk — альфа Йенсена. Ею измеряется разница рыночных линий портфелей с плечом и без. Это разница между, во-первых, доходностью портфеля и, во-вторых, безрисковой ставкой минус умноженная на бету разница между доходностями рынка и безрисковой (из уравнения CAPM). 5. Пятый способ — субъективно оценить фактор риска, в зависимости от ожидаемой доходности. В этом случае для вычисления стоимости риска нужно, прежде всего, измерить разность между ожидаемой 1-дневной доходностью портфеля и её стандартным отклонением; затем всё это умножить на фактор риска и на стоимость портфеля. 6. Шестой способ — оценить только ту составляющую риска, от которой можно было бы избавиться. Чрезмерный риск портфеля измеряется коэффициентом Сортино. Для этого требуется: 1) получить разность средней и максимальной приемлемой доходности портфеля, 2) эту разность делить на стандартное отклонение всех доходностей ниже максимальной приемлемой.

Условная стоимость под риском (CVaR)

Условная стоимость под риском (CVaR), также известная как ожидаемый дефицит, представляет собой меру оценки риска, которая количественно определяет величину остаточного риска инвестиционного портфеля. CVaR рассчитывается путем взятия средневзвешенного значения «экстремальных» убытков в хвосте распределения возможных прибылей, превышающих точку отсечения значения, подверженного риску (VaR). Условная стоимость под риском используется при оптимизации портфеля для эффективного управления рисками.

Ключевые моменты

• Условная стоимость, подверженная риску, выводится из стоимости портфеля или инвестиции, подверженной риску.
• Использование CVaR вместо простого VaR ведет к более консервативному подходу с точки зрения подверженности риску.
• Выбор между VaR и CVaR не всегда очевиден, но изменчивые и спланированные инвестиции могут выиграть от CVaR в качестве проверки допущений, налагаемых VaR.

Понимание условной стоимости под риском (CVaR)

Вообще говоря, если инвестиция показала стабильность с течением времени, то рисковая стоимость может быть достаточной для управления рисками в портфеле, содержащем эту инвестицию. Однако чем менее стабильны инвестиции, тем больше вероятность того, что VaR не даст полной картины рисков, поскольку он безразличен ко всему, что выходит за пределы своего собственного порога.

Условная стоимость под риском (CVaR) пытается устранить недостатки модели VaR, которая представляет собой статистический метод, используемый для измерения уровня финансового риска внутри фирмы или инвестиционного портфеля в течение определенного периода времени. В то время как VaR представляет собой убыток наихудшего случая, связанный с вероятностью и временным горизонтом, CVaR – это ожидаемые убытки, если этот порог наихудшего случая когда-либо будет пересечен. CVaR, другими словами, количественно определяет ожидаемые потери, которые происходят после точки останова VaR.

Формула условной стоимости под риском (CVaR)

Поскольку значения CVaR выводятся из самого расчета VaR, предположения, на которых основывается VaR, такие как форма распределения доходностей, используемый уровень отсечения, периодичность данных и предположения о стохастической волатильности , все повлияет на значение CVaR. Вычислить CVaR просто, если рассчитать VaR. Это среднее значение, выходящее за пределы VaR:

CVарзнак равно11-c∫-1VарИксп(Икс)dИксжчере:п(Икс)dИксзнак равнотче ртоббялятYденсекятуойгеттянггетурншятч валуе «Икс”cзнак равнотче сут-охе роянт он тче дIсекттябутIон шчеRх TченлYсект ыеты тче Vар бреакпоинтVарзнак равнотчеггеед-урон Vар левел\ begin & CVaR = \ frac <1> <1-c>\ int ^ _ < – 1>xp (x) \, dx \\ & \ textbf <где:>\\ & p (x) dx = \ text <плотность вероятности получения дохода с>\\ & \ qquad \ qquad \ \ text x \ text <”>\\ & c = \ text <точкой отсечения на распределение, где аналитик>\\ & \ quad \ \ \ \ text <устанавливает>VaR \ text \\ & VaR = \ text <согласованный>VaR \ text \ end <выровненный>Взаимодействие с другими людьмиCVaRзнак равно1-c

Условная стоимость под риском и инвестиционные профили

Более безопасные инвестиции, такие как акции США с большой капитализацией или облигации инвестиционного уровня, редко превышают VaR на значительную величину. Более волатильные классы активов, такие как акции компаний с малой капитализацией в США, акции развивающихся рынков или деривативы, могут иметь CVaR, во много раз превышающие VaR. В идеале инвесторы ищут небольшие CVaR. Однако инвестиции с наибольшим потенциалом роста часто имеют большие CVaR.

Финансово-инженерные инвестиции часто сильно зависят от VaR, потому что он не увяз в выбросах данных в моделях. Однако были времена, когда разработанные продукты или модели могли быть лучше сконструированы и более осторожно использовались, если бы предпочтение было отдано CVaR. История знает множество примеров, таких как управление долгосрочным капиталом, которое зависело от VaR для измерения своего профиля риска, но все же сумело сокрушить себя, не приняв во внимание убыток, превышающий прогнозируемый моделью VaR. В этом случае CVaR сфокусировала бы хедж-фонд на истинной подверженности риску, а не на отсечении VaR. В финансовом моделировании почти всегда ведутся споры о сравнении VaR и CVaR для эффективного управления рисками.